Relation and change over time of CN-ratios throughout Swedish peatlands and in seven fertility classes
Notice bibliographique
Résumé
Peat covered areas makes up about one quarter of the total Swedish land area \nand are composed of accumulated organic material that can reach great depths. \nNowadays, they are a valuable resource for man due to its many applications and \nfunctions. In Europe they are disappearing at an accelerated rate due to the increasing \ndemands for energy, agriculture, horticulture and forestry. \n \nThe purpose of this work was to observe the CN-ratio proprieties and trends for \npeatlands during the last 30 years and throughout different regions of Sweden. Included \nwere C/N values observed within a specific fertility classification to see \nhow they correlated with the different fertility classes. For the purpose, three soil \ndatasets (1983-87; 1993-98; 2003-08) were used. \n \nIt was observed as expected that the CN-ratios were low in the more fertile \nclasses and high on the less fertile ones. However, there were no noticeable CNratio \ntrends throughout the years. Within the different regions of Sweden the results \nwere contradicting the expectations, since the C/N values were lower in the \nnorth than in the south of Sweden, as opposed to the N deposition values, which \nare much higher in the south than in the north.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».